SPM12対応」のサポートページです。いただいた質問への回答や補足をこちらに掲載していく予定です。SPM12でのもうひとつのRenderSPM12で、これまでのRenderに加えて別の種類のレンダリングができるようになりました。その方法を解説してあります。AC-PC自動設定スクリプト(SPM12対応版)SPM12で使える、AC-PCの自動設定をするスクリプトです。シンプルな方法ですが、それなりによくあってくれます。estimationができません。R2016a日本語版では、SPM12を起動するときにエラーが出るMatlabR2016aでSPM12が起動しない時の対処法です。算出機能も搭載されました。それについて紹介します。SPM12から搭載された解剖学的名称の同定すぐできるVBMではとりあげなかったのですが(執筆時点では知らなかったのですが)、SPM12から解剖学的位置を同定するツールが標準で搭載されました。原田雅史教授が画像診断2014年12月号に本書の書評をご寄稿くださいました。こちらから御覧いただけます。【書籍紹介】Radfan2014年8月号にとりあげていただきました。こちらからご覧いただけます。2014年12月包括脳VBMチュートリアル配布資料(VBMの実践)2014年12月13日に開催された包括脳MRI脳画像解析チュートリアルの配布資料です。このPDFは、「すぐできるVBM」の補足のような位置づけにあるので、すぐできるVBMを購入された方には役立つものと思います。SPM8とSPM12をよりスマートに同一のMatlabのライセンスで使用する方法SPM8とSPM12を併存させるための方法をよりエレガントにしました。こちらの方法でいけば、スクリプト1つでSPM8とSPM12を自由に切り替えられます。【重要】SPM12からspm_defaults.mの設定が変わりました。できるVBMの執筆時点では、この変更はなされていなかったため、この記載はできていません。画像解析のためには、DICOM画像をNIFTI画像に変換する必要があります。そのための方法をまとめました。designを用いたVBMの縦断解析すぐできるVBMでは縦断解析を取り上げることはしませんでした。designを用いた縦断解析の方法を掲載しました。第6章でVSRADの紹介を松田先生がしてくださっています。非常に便利ですが、VSRADは基本的に病院に対して配布されているものなので、個人が自由に使うことはなかなかできません。SPMを用いて1対多の解析を行う方法を説明しています。本書で紹介していなかった、全脳容積の求め方を説明しています。ご著書を拝読し、脳画像解析に挑戦しようとしている初学者です。素晴しい教科書をありがとうございます。基本的すぎる質問かと思い、お恥ずかしいのですが、質問させていただきます。images」が出てこず、選択できません。これまでのところはなんとかうまくいっていたと思うのですが、どこか間違っていたのでしょうか。ご多用中大変恐縮ですが、ご教授いただければ幸いです。Tissueのところが”Native”のみになっているからだと思います。変更していただけませんか。それで問題が解決するかと思います。このようにしてどうなったか教えていただけたらと思います。日曜日にもかかわらず、迅速なご回答をいただき、ありがとうございました。変更して、またご報告させていただきます。ありがとうございます。平素より大変お世話になり、ありがとうございます。昨日仰せの通りに、segmentationのところから全部やり直してみましたが、同じでした。ちなみに、windowsは11、MATLABはR2022b、SPM12で、Cドライブの容量が少ないので、SPMはCドライブの直下に、MATLABはDドライブに入れましたが、関係はありますでしょうか。(素人なもので頓珍漢な質問でしたら申し訳ありません)ご多用中大変恐れ入りますが、ご教授いただければ幸いです。PCの環境は特に問題ないと思います。(matファイル)をお送りいただけますか。確認させていただきたいと思います。画像などを送るわけではないので、個人情報はバッチファイルには入っていないので安心して送ってもらって大丈夫です。01:04名古屋で臨床にてリハ職をしているものです(匿名で失礼いたします)。いつも先生の成書を片手に脳画像解析をさせていただいており、大変お世話になっております。解析を進めている最中で、結果の解釈にて分からない点がありましたので、ご質問させていただきました。現在、リハビリテーション介入前後で身体機能評価と脳画像撮像を行い、機能評価の変化量と脳の形態変化の関連性を確認しています。脳画像に関しては、対称パーセント変化画像(SPC画像)を作成し、身体機能評価との変化量との間で相関解析を行いました。puncorr=0.001)でした。この点から、clusterとしての広がりを見ると、有意差はないが、かなり狭い領域での有意差があるとみて良いものなのでしょうか?もしくは、そもそも多重比較での有意差がないため、有意とは言えないものなのでしょうか?初歩的な質問かもしれず申し訳ございませんが、周囲に質問できる方がいないので、ご助言いただけますと幸いです。01:26介入前後の3D-T1画像を使って、SPCを作成されて、その統計解析をされているということですね。SPCを使うことはいいと思いますが、SPC画像の作成の際にはかなり気をつける必要があります。介入前後の脳がぴたっとあうように位置合わせをすることがとても大事です。リハビリテーションが介入になる原因が何かにもよりますが、もし、脳梗塞などがあった場合、脳梗塞をマスクして標準化を行う必要があります。統計解析が一番気をつけなくてはいけないところかもしれません。calculationはOmitです。Normalizationもなしとなります。SPCで有意差が出るというのは、介入期間がどの程度かにもよると思いますが、かなりすごいことです。puncorr=0.001)でした。いくつに設定しましたか?ということを確認させてください。clusterは、「この大きさをこえていたら、ノイズでない可能性が高いよ(多重比較補正は考慮していないけど)」という意味になります。今の値からすると、cluster-levelについてはいずれの値も0.05以上ですので、このクラスターの大きさは統計学的に有意に大きいとは言えないよという意味になります。なっておりますので、変化があった可能性を示していますね。リハビリテーションはおそらく、脳のある領域がよくなることを期待してされていると思います。そのような観点において、全脳で多重比較補正をするのは保守的だと思います。いう場合、事前仮説を立てることが大事になると思います。「どの領域がよくなる」という仮説を持たれていますか?それならば、その領域に絞って統計を行うことが大事になります。リハビリの領域では障害を受ける部位が個々人によって違うために多様性が相当変わりますよね。それならば、あまり標準化にこだわりすぎないということも大事かもしれません。お返事、誠にありがとうございます。私では全く気付かなかった部分へのご指摘ありがとうございます。以下にご教示いただきました内容へのご回答と加えてのご質問を失礼いたします。介入前後の脳がぴたっとあうように位置合わせをすることがとても大事です。リハビリテーションが介入になる原因が何かにもよりますが、もし、脳梗塞などがあった場合、脳梗塞をマスクして標準化を行う必要があります。⇒今回の対象の方は脳梗塞後にリハビリテーションが必要となった方々です(発症から3ヵ月以内で、6週間の介入前後で撮像しました)。今回解析したときには脳梗塞をマスクして解析をかけていないので、マスクする必要性があるのですね。統計解析が一番気をつけなくてはいけないところかもしれません。Maskには当院で作成したマスク画像を挿入*ちなみに、当院で作成したマスク画像は「今回の対象者のリハビリテーション前の画像(n=18)とリハビリテーション後の画像(n=18)、患者と年齢をマッチングさせた健常者(n=30)の計66例」の画像からマスクを作成しております。患者様のデータは左右反転させて病巣側は揃えてあります。calculation>ここでは、SPC画像から算出したTBVの値を挿入いたしました(しかし、根本先生からのご指摘でOmitであることがわかりましたので、変更いたします)。scalingは「No」、Normalisationは「ANCOVA」を指定してしまっていたので、先生のご教示のように「None」で指定いたします。*その他の設定で変更した方がよい項目があれば、ご指摘いただけますと幸いです。いくつに設定しましたか?ということを確認させてください。threshold:81」で設定いたしました。全脳で多重比較補正をするのは保守的だと思います。いう場合、事前仮説を立てることが大事になると思います。いった部位の変化が可能性として示されています。今回は全脳解析的に、機能回復に伴ってどの領域に変化が生じていた可能性があったかということを調査したかった部分もありました。その場合は全脳で多重比較補正する必要があるということになるのでしょうか?また、事前仮説に基づいて、部分的に多重比較補正も可能なのでしょうか?先生が仰られますように、リハビリの領域では障害を受ける部位が個々人によって違うために難しく感じております。標準化にこだわりすぎず、1つの結果(新たな仮説形成くらいの気持ち)として、提示する程度に考えていたほうがいいものでしょうか。新たにたくさんご質問して申し訳ございません。ご多忙かと思いますが、ご指導いただけますと幸いです。介入前後の脳がぴたっとあうように位置合わせをすることがとても大事です。⇒こちらはDARTELでの位置合わせを行うという解釈でしょうか?→いえ、DARTELではなく、前処理でです。簡単な方法は、2つの画像を位置合わせしてからはじめるからでいいかもしれません。その方が次のマスクも同じものが使えますし。参考として、私が昔に書いた原稿がネットで入手できますのでリンクを示します。リハビリテーションが介入になる原因が何かにもよりますが、もし、脳梗塞などがあった場合、脳梗塞をマスクして標準化を行う必要があります。⇒今回の対象の方は脳梗塞後にリハビリテーションが必要となった方々です(発症から3ヵ月以内で、6週間の介入前後で撮像しました)。今回解析したときには脳梗塞をマスクして解析をかけていないので、マスクする必要性があるのですね。SPMで可能だと聞いたことがありますが、可能でしょうか?また、どの処理段階でマスクするのが適切でしょうか(分割化前でしょうか...)?→可能です。おっしゃるようにSegmentation前に指定します。Intercept)→この場合の帰無仮説は、「SPC=0である」ですね。選ぶのが適切かと思います。Maskには当院で作成したマスク画像を挿入*ちなみに、当院で作成したマスク画像は「今回の対象者のリハビリテーション前の画像(n=18)とリハビリテーション後の画像(n=18)、患者と年齢をマッチングさせた健常者(n=30)の計66例」の画像からマスクを作成しております。患者様のデータは左右反転させて病巣側は揃えてあります。そもそもこのマスク画像を使うこと自体が間違っていますでしょうか?→ここのマスクは、統計にかける領域を定めるためのものなのでその目的を達成するマスクならいいと思います。calculation>ここでは、SPC画像から算出したTBVの値を挿入いたしました(しかし、根本先生からのご指摘でOmitであることがわかりましたので、変更いたします)。scalingは「No」、Normalisationは「ANCOVA」を指定してしまっていたので、先生のご教示のように「None」で指定いたします。*その他の設定で変更した方がよい項目があれば、ご指摘いただけますと幸いです。→まずはこれでいいと思います。threshold:81」で設定いたしました。clusterですね。英語論文にするとしたら甘いと言われるかと思います。全脳で多重比較補正をするのは保守的だと思います。いう場合、事前仮説を立てることが大事になると思います。いった部位の変化が可能性として示されています。今回は全脳解析的に、機能回復に伴ってどの領域に変化が生じていた可能性があったかということを調査したかった部分もありました。その場合は全脳で多重比較補正する必要があるということになるのでしょうか?また、事前仮説に基づいて、部分的に多重比較補正も可能なのでしょうか?探索的に行くのであれば、全脳での多重比較補正が必要になります。事前仮説に基づいて複数の領域を指定して多重比較補正をするのもありです。先生が仰られますように、リハビリの領域では障害を受ける部位が個々人によって違うために難しく感じております。介入研究に関わっていますが、灰白質の変化を短期間でとらえるのは非常に難しいと感じています。今回は6週間ですよね。それならばなおさらです。何を目的にするかによりますが、プレリミナリーならばゆるめに検討していってもいいかなと思います。新たに多くのご教示をいただきまして、ありがとうございます。参考資料まで添付いただき、ありがとうございます。以下の流れで解析を行おうと思います。・2つの画像の位置合わせし、その後、病変部位をSegmentation前にマスクしてその後の解析を行うようにいたします(その際にはthresholdを0.001に設定し、全脳で多重比較補正を行ってみます)。申し訳ございませんが、もう1点だけご質問させてください。t-test」になりますでしょうか?⇒帰無仮説としてSPC=0ということで、介入前後比較?なのかなと無知ながら思ってしまっております...ご多忙のところ恐縮ですが、またお時間があるときにご返信いただけますと幸いです。regressionで大丈夫です。covariateがないと読んだ気がしたのでそう書いてしまいました。00:38根本先生covariatesはリハビリテーション評価の変化量を入れておりました。こちらの記載ミスで申し訳ございません。お忙しい中、たくさんご教示いただきまして、本当にありがとうございました。試行錯誤しながら、進めてみます。精神・神経疾患の脳画像解析を拝読し、VBM解析を行っているものです。お忙しいところ失礼致します。現在、患者様のMRI画像を基に運動療法前後の変化を捉えるため縦断解析を実施したいと考えております。modelを使用し解析を試みましたが統計的推定でエラーが表示されてしまいます。varianceはequalで設定。Maskをnoneで設定しています。上記の設定で解析を試みましたがエラーが表示されます。横断解析と同様の方法もしくは被験者事に標準化する方法を挙げていましたが、今回のケースではどの前処理の方法が望ましいでしょうか?根本先生のご意見を頂けると幸いです。21:02拝見しました。以下、気づいたことです。使う必要はなさそうです。factorialは、群が2つ以上ある時に使うんですね。縦断解析の場合、covariatesは基本、なしになります。介入前後でその方が持っている属性(性別など)は変わらないので、そういったものは相殺されると考えられるからです。calculationは特に不要となります。normalizationは不要でいいと思います。09:37根本先生ご返信有難うございます。先生のアドバイスをもとに解析を行ってみます。12:22根本先生いつも興味深く拝見させていただいております。お忙しいところ失礼いたします。「すぐにできるVBM」を拝読しながら脳画像解析を始めて半年の大学院生です。一つ質問がありまして、ご連絡させていただきました。ある疾患群とコントロール群で、VBMでgmvの差を見ているのですが、両側の同部位が、cluster-levelでのPuncorr値が0.244と0.258くらいではあるのですが、gmvの低下が見られている状況です。いう場合ROI解析をしたらいいということらしいのですが、その場合はどのようにROI解析を進めていくと良いのか悩んでおります。ご教授いただけたら幸いです。基本的な質問でしたら申し訳ないのですがどうぞよろしくお願い申し上げます。12:54ご質問については、以下のように説明できますでしょうか。「広がり」を評価します。容積低下を示す領域の広さが有意に大きいかを示します。先生が関心がある領域がそこまで広くない場合、cluster-levelでは有意にならない可能性は十分にあり得ます。VBMにおいては、あるボクセルの容積の差を評価します。Correction”を使う方法があります。この場合、事前仮説があることが重要になります。PickAtlasなどで作成します。行う場合は、peak-levelで有意差が認められていて、事前仮説に基づいて統計する領域を狭めることにより、多重比較補正の結果でも有意になるようにするという方法になります。間違って使うと、p-hackingと呼ばれる方法になりかねませんので注意は必要です。14:59早速のお返事感謝申し上げます。ご教授有難うございます。peak-levelでは、Puncorrでp<0.0001、FDR補正(qFDR-corr)でq=0.000、FWE補正(pFWE-corr)でp<0.0001となっています。有意差はあるということでよろしいでしょうか。Correctionを行うのは注意が必要ということ、承知しました。PickAtlasは使ったことはありませんが、試してみたらよろしいでしょうか。本当に有難うございます。15:09はい、それならばなんら問題なく有意差ありです。16:58有難うございます。クラスターの大きさは120くらいですので小さいかとは思います。17:04120あるのですね。ノイズではなく、有意な値なので自信を持ってもらって大丈夫です。clusterは98と出ていますので120よりは小さく、有意のようです。PickAtlasを使って次に進めてみたいと思います。本当に有難うございました。17:33この場合、PickAtlasを使わなくて大丈夫ですよ。17:46何度も本当に有難うございます。有意な結果ということで、このまま有意な結果として論文などに示してもよろしいということになりますでしょうか?他にすべきことがありましたらご教授いただければ幸いです。17:55はい、そのまま有意な結果として示して大丈夫です。その領域がもし小さい領域であればなおさらです。09:22領域自体は小さい領域ですので、さらに有意ということ、承知しました。ご教授いただきまして誠に有難うございました。19:37何度も失礼いたします。ご相談した部位に関して言い忘れていたのですが、場所は大脳皮質下の内部の小さい領域でした。MRIでは大脳皮質を解析していることが多い印象ですが、内部であるということを考慮した場合、今回のようにclusterでは出ておらずpeak値は出ている場合、論文のResultsで主張しても差し支えないレベルと言えますでしょうか。23:28皮質下領域の灰白質ということですよね。大きい領域が有意の場合、その領域の灰白質容積は多重比較補正を考慮しても有意に小さいと言えます。灰白質容積そのものは、多重比較補正では有意に小さいとは言えないかもしれないが、多重比較補正なしでの低下領域が、十分に広いので、低下している領域が有意に大きいという意味になります。https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/mfd/Schedule/slides_2021_2022/L05_RandomFieldTheory.pptxここのスライド12枚めをご覧いただけたらと思います。17:22ご返答有難うございます。沢山のご指導を誠に有難うございました。精神・神経疾患の脳画像解析」を拝読している大学院生です。Symmetric)を使用して線形変換を試みています。sliceのT1強調画像のデータを集めており、それらを用いたVBMの解析を検討しております。Normaliseでは肉眼的に正しい変換が行われているように見えるのに対して、高速スピンエコーを用いたデータでは正しく変換が行われませんでした。Imageに合致していないのではないかと愚考しております。するのに適したテンプレート画像が存在するのか。変換式のようなものが存在するのか。2今後、DARTEL等を使用した統計解析を検討する際に高速スピンエコーのT1画像は有用と言えるのか。線形変換の目的については、現時点ではC8という脳梁の面積を測定するプラグインを実行するために用意しています。お忙しいところ恐縮ですが、よろしくお願いいたします。22:50高速スピンエコー法の場合、着目すべき点は、灰白質と白質のコントラストがどのくらい悪いかというところかと思います。Segmentationは、灰白質と白質をいかにきれいに分割するかというところなので、元画像のコントラストgよくなければ結果が悪くなります。線形変換だけならばそんなに失敗しないかと思います。ご返信ありがとうございます。コントラストについては、これから検証を進めてみたいと思います。06:22根本先生(うまく投稿できず細切れになってしまいました。)早速のご返信誠にありがとうございます。Segmentationでのコントラストの具合については、今後検証を進めて参りたいと思います。documentationではこの操作の後にSegmentation周りの記載が続きます。Symmetric】を実行すると、以下のようなAffine行列を持つ_sn.matファイルが生成されます(可読性を高めるため桁数を減らしています)。1.00この値は画像データでほぼ変わりがないです。肉眼的にも正しく標準化されているように見えます。高速スピンエコー法で撮像された画像データ群で同様の処理を行った結果は以下の通りです。肉眼的には斜めを向いてしまったりしており、正しく標準化されていないように見えます。1.00この原因として、従来法と高速スピンエコー法ではMRIcroGLで見た際の信号値(あるいは最大値に対する割合)が異なっているためではないかと考えています。Imageとして適切ではない可能性があります。Imageに使えるような適切なデータは提供されていません。11:14状況了解できました。次の方法を試していただけませんか。入っているT1.niiT2.niiの2つを指定していただけませんか。Normaliseは裏技があって(というかマニュアルには書いてありますが、殆どの人がしらないということで裏技としておきます)実は複数の画像が指定できます。このように記載されています。指定することで、もしかしたら改善する可能性があるかなと思いました。18:03根本先生ご返答ありがとうございました。Imageが複数指定できることは知りませんでした。実際にT1.nii、T2.niiを指定したところ、肉眼的に良い変換が得られているように見えました。Segmentationを行ったあと、このファイルを用いてC8を実行したところ、以下のエラーが起こり完遂に至りませんでした。番目の対角の入力は、整数スカラーでなければなりません。得られた_sn.matファイルは凡そ以下通りです。1.0現在、mni_icbm152_t1_tal_nlin_sym_09a.niiをテンプレートにしていたときのC8の結果(アフィン変換によりMNI空間から元データに戻って脳梁の面積を測定するプログラムです)が予想される値より大幅に小さかった(MNI空間での計算結果は予想通りの値である)経験から、どこかで予期しない拡大縮小の変換が起こっているのではと愚考しています。Corの値や、データサイズ(320x512x512)、readinfoの.Transform.Tの行列データが影響しているのではないかと原因検索を続けております。良い報告をさせて頂きたかったのですが、もう少し時間がかかりそうでしたので、一旦中間報告させていただきました。20:19C8のドキュメントを少し拝見しました。segmentを使った方がいいと思います。segmentをお使いになられましたか?あと、もうひとつの方法として、SPM12でなく、SPM5でやってみるという方法もあると思いますがどうですか?C8がSPM5前提で書かれていることを考えると、SPM5で一通りうまくいくかどうかを見ることは意味があると思います。segmentationが導入されて、segmentationが大きく変わったので、SPM5とSPM8以降は結構違うので。23:10根本先生ご指摘ありがとうございます。Segmentationは使用しておりません。Segmentationで違いがあるか検討してみます。高速スピンエコー法で撮像されたデータでC8が実行できない原因については、ようやく大枠が掴めました。sizeが0.55×0.43×0.43と小さい(Dimensionsが320x512x512と大きい)ために起こっているようで、MRIcroGLにてImport→Tools→resizeにてVoxelsが1mmになるように調整するとC8が予想される真の値にかなり近づきました(Normalizeは元の通りで実行しています)。単純にX,Y,Z-scaleを全て1mmに統一すると変形してしまう点や、扱えるデータが荒くなってしまう点の改善が今後の課題になりそうです。これらの回避のためにSPM12の学習を続けようと思います。たくさんのご指導を賜り誠にありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。07:09前進したようでよかったです。13:57追加でコメントしておきます。今回の問題の本質は、GM/WMのコントラストかと思います。それをいかによくするかにかかっています。他のモダリティを使うという方法も考えられるかと思います。使って、標準化を行うということができると思います。segmentationを使用します。Segmentationがまず動きます。segmentationがうまくいかない場合、Normaliseもうまく動きません。correctionまわりのパラメータをいじることかなとは思います。実際のデータを見ていないのでなんとも言えないですが。やりたい場合には個別にご相談いただければと思います。できるVBMを参考にしながら、新生児のT2WI画像を使ってVBMを試みています。SegmentationはtoolboxのMANTISを使用し、比較的きれいに分割できています。30016676)があります。spaceの画像しか出力できません。importedも出力するように設定すると固まってしまいます)上記論文では灰白質と白質の画像をsmoothingして、4Dファイルにまとめると書いてありますがその後が詳しく書いていないため行き詰まっています。spaceの画像から、DARTEL用の画像を作ることはできるのでしょうか?または、テンプレートを作れないときには他の解析の方法があるのでしょうか?お忙しいところ申し訳ありませんが、どうぞよろしくお願いいたします。MANTISでのsegmentationをすると~seg8.matというファイルは一緒に生成されています。23:46竹内先生ご紹介いただいた論文を拝見しました。smoothingして4Dにまとめるというのが確認できませんでしたが、それは他の論文ですかね?(その方法をとるとしたら、FSL-VBMなのかなとちらっと思いました)ご紹介いただいた論文の方法は、VBMというよりはROI解析ですね。前処理にMANTiSを使っているわけですが。MANTiSを自分で使ったことがないので教えてもらいたいのですが、MANTiSの結果出てくる画像のボクセルサイズは入力画像のボクセルサイズと同じでしょうか?その場合、大きさを教えていただけたらと思います。20:25根本先生お返事をいただきありがとうございました。気づくのが遅くなってしまい申し訳ありませんでした。templateなどが実際のどの出力画像に当たるのかを著者にも聞いてみようと思います。あと、出力画像のボクセルサイズ確認はfslを使うのでしょうか?よろしくお願いいたします。返信に時間がかかってすみません。確かにT1とT2をcombineしたとありますね。SPMで扱うには、いずれにしても3次元で扱うので、ここはあまり気にしないで、シンプルに、DARTELのところを考えていきたいと思います。